多成因遙感影像亮度不均的變分校正方法研究

多成因遙感影像亮度不均的變分校正方法研究搭載在航空和航天遙感平臺(tái)上的傳感器在成像的瞬間受到傳感器本身、光照、大氣以及復(fù)雜地表等多種因素的影響,導(dǎo)致遙感觀測(cè)影像的降質(zhì),其中一種降質(zhì)表現(xiàn)為影像的亮度不均。根據(jù)影響范圍,亮度不均分為整體亮度不均和局部亮度不均。影像的整體亮度不均的主要表現(xiàn)為同種地物在同一場(chǎng)景中呈現(xiàn)較大的亮度差異,其主導(dǎo)因素是傳感器本身和成像瞬間的光照條件；影像的局部亮度不均主要表現(xiàn)為局部亮度的過(guò)亮或過(guò)暗,根據(jù)成因的不同主要包括云(厚云、薄云和霧靄)和陰影兩類(lèi),前者的成因是渾濁大氣的散射引起的亮度值增加,后者的成因是障礙物阻擋造成的亮度值降低。無(wú)論是整體還是局部的影像亮度不均都極大地影響了遙感影像對(duì)地表真實(shí)情況的反映,不僅從視覺(jué)上影響人工解譯,同時(shí)對(duì)遙感制圖和后續(xù)分析和處理的精度也會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響。因此,校正遙感影像中的亮度不均具有重要的研究和應(yīng)用價(jià)值。由于光照、大氣和地表等多種因素造成影像亮度不均的物理機(jī)制不盡相同,所以針對(duì)不同成因的亮度不均,需要分別根據(jù)其特性研究相應(yīng)的檢測(cè)和補(bǔ)償方法,校正亮度畸變和缺損,盡可能地還原地表的真實(shí)信息。傳統(tǒng)的影像亮度校正方法通常模型間差異較大,推廣性不足。本文針對(duì)多種因素造成的影像亮度不均,分析相關(guān)分量的物理特性,利用變分模型的易擴(kuò)展性,建立相應(yīng)的變分校正模型,主要研究?jī)?nèi)容如下：提出一種感知驅(qū)動(dòng)的影像亮度不均變分校正模型(PIVM),用于校正遙感影像的整體亮度不均。該模型借鑒人眼視覺(jué)系統(tǒng)(HVS)局部判別、色彩恒常和非線性的特性,以Retinex理論模型為基礎(chǔ),基于灰度世界準(zhǔn)則對(duì)色彩均衡的反射分量直接求解。PIVM根據(jù)構(gòu)成影像的各個(gè)分量的物理特性,對(duì)其分別施加相應(yīng)的先驗(yàn)約束：首先,光照分量的空間平滑性,模型采用各項(xiàng)同性擴(kuò)散的H1半范數(shù)對(duì)其進(jìn)行約束；其次,反射分量包含多種地物信息,同質(zhì)區(qū)、紋理以及邊緣,模型采用H’半范數(shù)和全變分(TV)的組合對(duì)其進(jìn)行自適應(yīng)約束。本文采用最速下降法對(duì)包含兩種先驗(yàn)的感知驅(qū)動(dòng)變分模型進(jìn)行求解,經(jīng)過(guò)有限次的迭代后獲得穩(wěn)定解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明PIVM方法能夠有效消除影像的整體亮度不均,約束結(jié)果的數(shù)值動(dòng)態(tài)范圍,增強(qiáng)對(duì)比度。與原始的Retinex變分模型相比,PIVM的校正結(jié)果亮度更均衡,克服了原模型對(duì)高亮區(qū)欠校正和低亮區(qū)過(guò)校正的缺點(diǎn)。提出一種基于梯度的可見(jiàn)光影像與短波紅外(SWIR)影像的變分融合方法,可以用于增強(qiáng)可見(jiàn)光影像的邊緣和紋理,同時(shí)去除薄云/霧靄。大氣散射在具有不同波長(zhǎng)的各個(gè)波段間存在較大差異,SWIR的波長(zhǎng)足夠繞過(guò)薄云/霧靄粒子,因而成像能夠避免云霧的干擾,呈現(xiàn)清晰的紋理和邊緣；同時(shí)SWIR波段與可見(jiàn)光波段之間又具有線性相關(guān)性。方法利用SWIR波段的以上特性,通過(guò)變分的梯度融合模型,將SWIR波段上的代表紋理和邊緣的梯度信息融合到可見(jiàn)光影像中,產(chǎn)生具有清晰細(xì)節(jié)的可見(jiàn)光影像。為了能夠有效去除可見(jiàn)光影像中的薄云/霧靄,本文基于瑞利散射建立了薄云/霧靄在紅綠藍(lán)波段散射能量值與波長(zhǎng)的定量關(guān)系,提出了均值霧靄投影(MHP),將其用于約束可見(jiàn)光影像與SWIR影像的變分梯度融合過(guò)程,最終實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)可見(jiàn)光影像的同時(shí)去除薄云/霧靄的目的,并且較好地復(fù)原多光譜影像的原始光譜信息。提出一種非局部約束的高分辨率遙感影像陰影去除方法。陰影廣泛存在于高空間分辨率的遙感影像中,造成了影像信息的缺損甚至丟失,給遙感影像的分類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)等應(yīng)用造成了障礙。本文分析了陰影在高分辨率遙感影像中的特性,建立了一種非局部約束的空間自適應(yīng)陰影去除方法。方法利用軟陰影來(lái)定位和定量地描述影像中的陰影,充分顧及了陰影的不均一性和半影的存在。在構(gòu)建陰影補(bǔ)償?shù)南闰?yàn)?zāi)Ｐ蜁r(shí),對(duì)陰影分量和無(wú)陰影分量同時(shí)施加非局部約束。其中,陰影分量為局部平滑的二維空間,其結(jié)構(gòu)與軟陰影的結(jié)構(gòu)一致,因此通過(guò)軟陰影來(lái)計(jì)算非局部權(quán)重,構(gòu)造對(duì)陰影分量的非局部先驗(yàn)項(xiàng)。當(dāng)陰影覆蓋了多種地物類(lèi)型時(shí),由于不同地物對(duì)陰影的響應(yīng)程度不同,因此方法顧及了地物的空間特性,首先對(duì)陰影內(nèi)部地物進(jìn)行聚類(lèi),聯(lián)合聚類(lèi)結(jié)果與軟陰影來(lái)獲得非局部權(quán)重,得到空間自適應(yīng)的非局部約束項(xiàng)。另外,為了保證陰影去除結(jié)果具有較高的信噪比,方法對(duì)無(wú)陰影分量也施加了非局部約束,其正則化系數(shù)與像素的陰影概率成反比,以達(dá)到充分消除原始陰影邊緣偽